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Optimization using the ordinal data models; schedule improvement in urban transit systems using automatic vehicle location and control systems

Optimization using the ordinal data models; schedule improvement in urban transit systems using automatic vehicle location and control systems
使用序数数据模型进行优化；
批准号：
2507-1996
负责人：
Sidney, Jeffrey
金额：
$1.52万
依托单位：
University of Ottawa
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
财政年份：
1998
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
1998-01-01 至 1999-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=127838
关键词：
Optimizationusingordinaldatamodels

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Parallel machine scheduling with learning and deterioration effects; optimization using ordinal data
  • 批准号：
    2507-2004
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $1.46万
  • 财政年份：
    2007
  • 负责人：
    Sidney, Jeffrey
  • 依托单位：
    University of Ottawa
Parallel machine scheduling with learning and deterioration effects; optimization using ordinal data
  • 批准号：
    2507-2004
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $1.46万
  • 财政年份：
    2006
  • 负责人：
    Sidney, Jeffrey
  • 依托单位：
    University of Ottawa
Parallel machine scheduling with learning and deterioration effects; optimization using ordinal data
  • 批准号：
    2507-2004
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $1.46万
  • 财政年份：
    2005
  • 负责人：
    Sidney, Jeffrey
  • 依托单位：
    University of Ottawa
Parallel machine scheduling with learning and deterioration effects; optimization using ordinal data
  • 批准号：
    2507-2004
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $1.46万
  • 财政年份：
    2004
  • 负责人：
    Sidney, Jeffrey
  • 依托单位：
    University of Ottawa
国内基金
海外基金
Capture and Release of Droplets Using Advanced Materials for High Technology Applications
  • 批准号：
    52073127
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    58.0万元
  • 批准年份：
    2020
  • 负责人：
    Alidad Amirfazli
  • 依托单位：
    江苏理工学院
Molecular Interaction Reconstruction of Rheumatoid Arthritis Therapies Using Clinical Data